Առողջապահության ԱԻ

Տվյալները կյանք տվող զարկերակ են հաղորդում Healthcare AI-ին:

Հավաքեք, ապանույնականացրեք և գրանցեք մեծ տվյալների հավաքածուներ Առողջապահության ոլորտում տիրույթի փորձագետների կողմից

Առողջապահություն նա

Գլխավոր հաճախորդներ

Թիմերի հզորացում `աշխարհում առաջատար AI արտադրանք ստեղծելու համար:

Amazon
Google
Microsoft
Ճանաչել

Առողջապահության վրա հիմնված նորարարության աճող պահանջարկ կա, և AI-ն կարևոր դեր է խաղում՝ մշակելով հսկայական տվյալների հավաքածուներ, որոնք շատ դուրս են մարդկային կարողությունների շրջանակից:

Առողջապահության բոլոր տվյալների 80%-ը չկառուցված է և անհասանելի հետագա մշակման համար: Սա սահմանափակում է օգտագործելի տվյալների քանակը և նաև սահմանափակում է առողջապահական կազմակերպության որոշումներ կայացնելու հնարավորությունները: Եթե ​​չդիմեք Շաիփին:

Մենք խորապես հասկանում ենք առողջապահական տերմինաբանությունները՝ տվյալների արտագրման, նույնականացման և ծանոթագրման տարիների փորձի արդյունքում բացելու դրա ներուժը: Ավելացնենք, որ մենք կարող ենք նաև ճշգրիտ առաքել առողջապահական տվյալներ դուք պետք է բարելավեք ձեր AI շարժիչը:

Industry:

Համաձայն ուսումնասիրության ՝ 30% առողջապահական ծախսերը կապված են վարչական խնդիրների հետ: AI-ն կարող է ավտոմատացնել այս առաջադրանքներից մի քանիսը, ինչպիսիք են ապահովագրության նախնական թույլտվությունը, չվճարված օրինագծերի հետամուտ լինելը և գրառումների պահպանումը, որպեսզի թեթևացնեն ծանրաբեռնվածությունը:

Industry:

Ըստ վերջին հետազոտության՝ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են վերլուծել 3D սկանավորումները մինչև 1000 անգամ ավելի արագ, քան հնարավոր է այսօր: Այն կարող է իրական ժամանակի գնահատում և կարևոր տեղեկություններ առաջարկել վիրաբույժին՝ ավելի տեղեկացված որոշում կայացնելու համար:

Ակնկալվում է, որ առողջապահական արհեստական ​​ինտելեկտի համաշխարհային շուկայի չափը կաճի 3.64 միլիարդ ԱՄՆ դոլարից 2019 թվականին մինչև 33.42 միլիարդ դոլար մինչև 2026 թվականը, կանխատեսվող ժամանակահատվածում 46.21% տարեկան աճի տեմպերով (CAGR):

Առողջապահական փորձաքննության առողջ քանակ

AI-ի վրա աշխատող համակարգերը չեն պատրաստվում ամբողջությամբ փոխարինել մարդկանց բժշկական փորձագետներին: Բայց այս տեխնոլոգիան կբարձրացնի նրանց հնարավորություններն ու արդյունավետությունը՝ ավտոմատացնելով սխալների հակված ամենակրկնվող գործողությունները: Shaip-ում մենք կարծում ենք, որ տվյալները կարող են դրականորեն ազդել համաշխարհային բնակչության առողջության վրա: Դա ակնհայտ է մեր ճանաչողական տվյալների հավաքագրման, նույնականացման և ծանոթագրման ծառայություններում: Մենք օգնում ենք կազմակերպություններին բացելու նոր և կարևոր տեղեկատվությունը, որը գտնվում է չկառուցված տվյալների խորքում, օրինակ՝ բժշկի գրառումները, դուրս գրման ամփոփագրերը և պաթոլոգիայի հաշվետվությունները:

Այնուհետև մենք տալիս ենք դրա կառուցվածքը և նպատակը բնական լեզվի մշակման (NLP) միջոցով, որը տրամադրում է տիրույթի հատուկ պատկերացումներ ախտանիշների, հիվանդությունների, ալերգիայի և դեղամիջոցների վերաբերյալ: Այժմ առողջապահական համայնքը, Shaip AI տվյալների միջոցով, ունի ճիշտ պատկերացումներ ավելի լավ որոշումներ կայացնելու համար, որոնք հանգեցնում են հիվանդների ավելի լավ արդյունքների:

Հիմնական առաջարկներ

Տվյալների մաքրում և հարստացում

Տվյալների լիցենզավորում և հավաքագրում

Տվյալների ապաճանաչում

Տվյալների ծանոթագրություն և պիտակավորում

Տվյալների հավաքագրում / լիցենզավորում

AI ընկերությունները դիմում են մեզ՝ ստեղծելու ուսումնական տվյալների հավաքածուներ, որպեսզի նրանք կարողանան զարգացնել մեքենայական ուսուցման ժամանակակից ալգորիթմներ առողջապահության ոլորտի համար: Դիտեք մեր ամբողջական առողջապահական կատալոգ:

Խնամքի առաջխաղացումից մինչև առողջապահական կազմակերպություններին ծախսերը վերահսկելու լուծումներ տրամադրելը` միաժամանակ բարելավելով հիվանդի արդյունքները, ճիշտ տվյալները կարող են ուժ տալ AI-ին և ML-ին Shaip-ի միջոցով հասնելու այդ նպատակներին: Ի վերջո, ավելի լավ տվյալներ նշանակում են ավելի լավ արդյունքներ:

Հեշտ հասանելի տվյալների հավաքածուներ. Դիտել ամբողջական կատալոգը

  • Բժիշկների թելադրանքների աուդիո և համապատասխան արտագրված գրառումների 225 հազար+ ժամ
  • 31+ մասնագիտություններ Նյարդաբանություն, ճառագայթաբանություն, պաթոլոգիա և այլն։
  • 5M+ EHR տվյալների հավաքածուներ
Տվյալների հավաքագրումը
Տվյալների նույնականացում

Տվյալների ապաճանաչում

Մեր PHI/PII նույնականացման հնարավորությունները ներառում են այնպիսի զգայուն տեղեկատվության հեռացում, ինչպիսիք են անունները և սոցիալական ապահովության համարները, որոնք կարող են ուղղակիորեն կամ անուղղակիորեն կապել անհատին իրենց անձնական տվյալների հետ: Դա այն է, ինչին արժանի են հիվանդները և պահանջում է HIPAA:

Մեր սեփականատիրական ապանույնականացման հարթակը կարող է անանունացնել զգայուն տվյալները տեքստային բովանդակության մեջ չափազանց բարձր ճշգրտությամբ: API-ները հանում են տեքստային կամ պատկերային տվյալների հավաքածուներում առկա PHI/PII սուբյեկտները, այնուհետև քողարկում, ջնջում կամ քողարկում այդ դաշտերը՝ չբացահայտված տվյալներ տրամադրելու համար:

Տվյալների ծանոթագրություն և պիտակավորում

Shaip ծանոթագրության ծառայությունները կարող են ավելացնել այնքան անհրաժեշտ ուժը՝ ձեր AI շարժիչը խթանելու համար: Ռենտգեն, համակարգչային տոմոգրաֆիա, MRI և պատկերի վրա հիմնված այլ թեստային հաշվետվությունները հեշտությամբ կարող են զննվել՝ տարբեր հիվանդություններ կանխատեսելու համար: Մենք կարող ենք օգնել ձեզ ծանոթագրել բարդ առողջապահական գրառումները, օրինակ՝ տեքստը կամ պատկերները՝ ձեր AI ML մոդելները մշակելու համար:

Մենք կարող ենք չափել մինչև 1000 մարդ՝ ցանկացած չափի նախագիծ կառավարելու համար: Արդյունք? Առողջապահության պատկերի ավելի արագ անոտացիա՝ ձեր մոդելները ձեր ժամանակի և բյուջեի սահմաններում ստեղծելու համար:

Բժշկական պատկերի նշում

ԱԴԲ-ները

Երբ իրական ժամանակում տվյալների կարիք ունեք, դուք պետք է նույնքան արագ կարողանաք մուտք գործել API: Ահա թե ինչու Shaip API-ները ապահովում են իրական ժամանակում, ըստ պահանջի մուտք դեպի ձեզ անհրաժեշտ գրառումները: Shaip API-ներով ձեր թիմերն այժմ ունեն արագ և լայնածավալ մուտք դեպի չբացահայտված գրառումներ և որակյալ համատեքստային բժշկական տվյալներ՝ իրենց AI նախագծերն առաջին անգամ ավարտելու համար:

Հզոր կլինիկական NLP API-ներ արագ, պարզ արդյունքների համար:

Տվյալների մաքրում

Իրական աշխարհի լուծում

Տվյալները, որոնք ուժ են տալիս, կյանքի են կոչում բժշկական AI-ն

Shaip-ը բարձրորակ տվյալներ է տրամադրել
Առողջապահության ոլորտում AI մոդելների բարելավման համար
հիվանդի խնամք. Առաքվում է 30,000+
չբացահայտված կլինիկական փաստաթղթեր, որոնք կցվում են
Safe Harbor ուղեցույցներին: Այս կլինիկական
փաստաթղթերը ծանոթագրվել են 9 կլինիկական
սուբյեկտ

Timeframe-graph-convai

Խոսակցական ա

խնդիր

Ապաբացահայտել և ծանոթագրել կլինիկական փաստաթղթերը տիրույթի փորձագետներից
Ապաբացահայտել և ծանոթագրել կլինիկական փաստաթղթերը տիրույթի փորձագետներից

լուծում

Մեկ հաճախորդի ուղեցույցի համար 30,000+ փաստաթուղթ չբացահայտված և ծանոթագրված
Մեկ հաճախորդի ուղեցույցի համար 30,000+ փաստաթուղթ չբացահայտված և ծանոթագրված

Արդյունք

Gold Standard կլինիկական տվյալներ հաճախորդի NLP-ի և Առողջապահության զարգացման համար
Ոսկե ստանդարտ կլինիկական տվյալներ հաճախորդի nlp-ի և առողջապահական խնամքի մշակման համար

Համապարփակ համապատասխանության ծածկույթ

Տարբեր կարգավորող իրավասություններում, ներառյալ GDPR, տվյալների ապանույնականացումը, HIPAA, և ըստ «Ապահով նավահանգիստ»՝ Ապանույնականացում, որը նվազեցնում է PII/PHI-ի փոխզիջման ռիսկերը

Անվտանգ նավահանգստի ապանույնականացում shaip-ի կողմից
GDPR
Հիպաա

Ասացեք մեզ, թե ինչպես կարող ենք օգնել ձեր հաջորդ արհեստական ​​ինտելեկտի նախաձեռնությանը:

Առողջապահության ոլորտում արհեստական ​​ինտելեկտը ներառում է արհեստական ​​ինտելեկտի տեխնոլոգիաների օգտագործում՝ օգնելու ախտորոշման, բուժման և հիվանդների կառավարմանը:

AI-ն օգտագործվում է բժշկական պատկերներից հիվանդությունների ախտորոշման, անհատականացված բուժման առաջարկությունների, դեղերի հետազոտության արագացման, բժշկական գրառումների կառավարման, կանխատեսող վերլուծությունների, վիրահատություններին աջակցելու և վիրտուալ առողջապահական օգնություն առաջարկելու համար:

AI-ն բարձրացնում է ախտորոշման ճշգրտությունը, բարձրացնում է արդյունավետությունը, խնայում է ծախսերը, հնարավորություն է տալիս անհատականացված բուժում, ապահովում կանխատեսելի պատկերացումներ և մեծացնում առողջապահական հասանելիությունը:

Ծրագրերը ներառում են բժշկական պատկերների վերլուծություն, գենոմային հետազոտություն, դեղերի հայտնաբերում, բուժումների օպտիմալացում, առողջության հեռավոր մոնիտորինգ, հիվանդների հարցումների համար չաթ-բոտեր և հիվանդանոցային գործառնությունների բարելավում:

AI-ն կառավարում է հսկայական բժշկական տվյալները, հեշտացնում է հիվանդության վաղ հայտնաբերումը, օպտիմալացնում է ռեսուրսների բաշխումը, նվազեցնում սխալները, արագացնում է հետազոտությունը և բարելավում է հիվանդի փորձը: